ALGORITHM AND PROGRAM FOR DETERMINING THE PARAMETERS OF THE APPLE DIGITAL METHOD | АЛМА ПАРАМЕТРЛЕРІН САНДЫҚ ӘДІСПЕН АНЫҚТАУ АЛГОРИТМІ МЕН БАҒДАРЛАМАСЫ | АЛГОРИТМ И ПРОГРАММА ОПРЕДЕЛЕНИЯ ПАРАМЕТРОВ ЯБЛОКО ЦИФРОВЫМ МЕТОДОМ

Inglés. This article is devoted to a study aimed at the development and thorough analysis of an algorithm and software for automatically determining the parameters of apples, based on the analysis of their images using computer vision. The methodology described in the article is based on the analysis of apple images using the OpenCV computer vision library implemented in the Python programming language. The developed algorithm allows you to automatically determine a number of key characteristics of apples, including their diameter, height, area, percentage of red color on the surface and identification of possible external defects. As part of the study, the qualitative characteristics of apples were analyzed based on their external parameters. This made it possible to develop specialized procedures for the automated determination of these parameters using image analysis. In the process of verifying the effectiveness of the technique, experiments were conducted in which the results obtained by traditional measurement methods were compared with the results obtained on the basis of an automated digital installation. The results obtained during the study confirmed the practical coincidence of the values of the diameter and height of the fetus, measured with a caliper and determined using the developed program. In addition, the developed algorithm and program make it possible to determine not only the basic parameters of apples, but also to analyze the cross-sectional area and the percentage of red color on their surface. As a result, the developed method makes it possible to significantly speed up the process of determining the parameters of apples compared to traditional manual methods, which has been proven by experimental results.

Kazajo. Бұл мақала алма параметрлерін автоматты түрде анықтауға арналған алгоритм мен бағдарламалық жасақтаманы әзірлеуге және мұқият талдауға бағытталған зерттеуге және компьютерлік көруді қолдана отырып, олардың суреттерін талдауға негізделген. Мақалада келтірілген әдіс Python бағдарламалау тілінде жүзеге асырылатын OpenCV компьютерлік көру кітапханасын қолдана отырып, алма кескіндерін талдауға негізделген. Әзірленген алгоритм алманың бірқатар негізгі сипаттамаларын, соның ішінде олардың диаметрін, биіктігін, ауданын, бетіндегі қызыл түс пайызын автоматты түрде анықтауға және ықтимал сыртқы ақауларды анықтауға мүмкіндік береді. Зерттеу аясында алманың сыртқы параметрлері негізінде олардың сапалық сипаттамаларына талдау жасалды. Бұл кескінді талдау арқылы, осы параметрлерді автоматтандырылған түрде анықтауға арналған мамандандырылған процедураларды жасауға мүмкіндік берді. Әдістеменің тиімділігін тексеру барысында эксперименттер жүргізілді, онда дәстүрлі өлшеу әдістерімен алынған нәтижелер автоматтандырылған цифрлық қондырғы негізінде алынған нәтижелермен салыстырылды. Зерттеу нәтижесінде алынған нәтижелер штангенциркульмен өлшенген және әзірленген бағдарлама арқылы анықталған жемістің диаметрі мен биіктігінің мәндерінің практикалық сәйкестігін растады. Сонымен қатар, әзірленген алгоритм мен бағдарлама алманың негізгі параметрлерін ғана емес, сонымен қатар олардың бетіндегі көлденең қиманың ауданы мен қызыл түс пайызын талдауға мүмкіндік береді. Нәтижесінде, әзірленген әдіс эксперименттердің нәтижелерімен дәлелденген дәстүрлі қол әдістерімен салыстырғанда алма параметрлерін анықтау процесін едәуір жеделдетуге мүмкіндік береді.

Ruso. Данная статья посвящена исследованию, направленному на разработку и тщательный анализ алгоритма и программного обеспечения для автоматического определения параметров яблок, основываясь на анализе их изображений с использованием компьютерного зрения. Методика, изложенная в статье, базируется на анализе изображений яблок с применением библиотеки компьютерного зрения OpenCV, реализованной на языке программирования Python. Разработанный алгоритм позволяет автоматически определять ряд ключевых характеристик яблок, включая их диаметр, высоту, площадь, процент красного окраса на поверхности и выявление возможных внешних дефектов. В рамках исследования осуществлен анализ качественных характеристик яблок на основе их внешних параметров. Это позволило разработать специализированные процедуры для автоматизированного определения данных параметров с использованием анализа изображений. В процессе проверки эффективности методики были проведены эксперименты, в которых сравнивались результаты, полученные традиционными методами измерения с результатами, полученными на основе автоматизированной цифровой установки. Полученные в ходе исследования результаты подтвердили практическое совпадение значений диаметра и высоты плода, измеренных штангенциркулем и определенных с помощью разработанной программы. Кроме того, разработанный алгоритм и программа позволяют определять не только базовые параметры яблок, но и проводить анализ площади сечения и процента красного окраса на их поверхности. В итоге, разработанный метод позволяет значительно ускорить процесс определения параметров яблок по сравнению с традиционными ручными методами, что было доказано результатами экспериментов.